BUG锦集第13页

如何使用Nvivo的编码比较查询功能？？

编码比较查询功能Nvivo的编码比较查询功能是一个强大的工具，能够帮助用户比较和分析在不同编码或不同数据集之间的差异。

·2025-07-04 16:24

R语言程序包开发与应用

程序包通常由开发者创建，包含新函数、数据集、绘图方法等，以应对R版本更新导致的函数限制或行为变化。

溪水边小屋·2025-07-04 15:44

.net wpf混淆

也能防止反编译，但是要注意QuickSettings尽量勾选完毕缺点：争对WPF程序无法使用NativeEXEFile，但是Winform可以2、Confuser优点：可以防止反编译，也能防止反编译工具查看程序集名称缺点

佛·追命·2025-07-04 14:32

PostgreSQL 窗口函数学习指南

1.窗口函数的基本概念窗口函数是一种特殊的函数，它在结果集的“

AI人H哥会Java·2025-07-04 13:58

大数据基础知识-Hadoop、HBase、Hive一篇搞定

它通过利用集群的力量，提供高速运算和存储能力，特别适合处理超大数据集的应用程序。Hadoop生态圈Hadoop生态圈是一个由多个基于Hadoop开发的相

原来是猪猪呀·2025-07-04 13:28

【图像超分】论文精读：MTKD: Multi-Teacher Knowledge Distillation for Image Super-Resolution

请先看【专栏介绍文章】：【超分辨率（Super-Resolution）】关于【超分辨率重建】专栏的相关说明，包含专栏简介、专栏亮点、适配人群、相关说明、阅读顺序、超分理解、实现流程、研究方向、论文代码数据集汇总等

十小大·2025-07-04 13:28

AG32调试bug集合

1、ValueError:pathisonmount'F:',startonmount'E:'在Windows系统上遇到这个错误是因为PlatformIO的SCons构建系统在处理跨磁盘驱动器的相对路径时出现问题。该错误发生在：项目路径在E:驱动器你尝试引用的文件/目录在F:驱动器SCons无法处理不同驱动器间的相对路径计算解决方案：将引用文件移植到工程的驱动器上。

枫中眸zc·2025-07-04 13:56

python怎么将图片上的文字识别提取出来?

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，致力于分享我在项目实战过程中遇到的各类Bug及其原因，并提供切实有效的解决方案。

bug菌¹·2025-07-04 13:55

LLaVA-1.5:强大的多模态大模型（包含论文代码详解）

与前一代相比，LLaVA-1.5引入了跨模态连接器和特定格式的学术视觉问答数据集，全面提升了多模态理解和生成能

Sherlock Ma·2025-07-04 10:36

基数排序的Dart实现：Flutter开发中的排序方案

我们将从基本原理出发，逐步分析基数排序的工作机制，提供完整的Dart实现代码，并通过实际案例展示如何在Flutter项目中使用这种高效的排序算法来处理大规模数据集

·2025-07-04 10:33

AutoMedPrompt的技术，自动优化提示词

AutoMedPrompt的技术，自动优化提示词让大语言模型在医学答题方面的表现大幅提升，甚至能让开源模型在某些医学数据集上超过GPT-4等商业模型。

ZhangJiQun&MXP·2025-07-04 10:32

pandas-数据清洗

很多数据集存在数据缺失、数据格式错误、错误数据或重复数据的情况，如果要使数据分析更加准确，就需要对这些没有用的数据进行处理。

qq_512720272·2025-07-04 08:24

orb-slam run rgbd data

TUM数据集准备+RGB-D运行从这个网址下载tum数据集[http://vision.in.tum.de/data/datasets/rgbd-dataset/download]并且解压缩。

hetongqiyue·2025-07-04 08:53

mlflow案例

本教程展示了如何使用MLflow端到端执行以下操作：（1）训练线性回归模型（2）将训练模型的代码打包为可重复使用和可复制的模型格式（3）将模型部署到一个简单的HTTP服务器中，使您能够对预测进行评分本教程使用的数据集将根据葡萄酒的

·2025-07-04 07:43

pythonflow_MLflow系列1：MLflow入门教程（Python）

这篇教程展示了如何：训练一个线性回归模型将训练代码打包成一个可复用可复现的模型格式将模型部署成一个简单的HTTP服务用于进行预测这篇教程使用的数据来自UCI的红酒质量数据集，主要用于根据红酒的PH值，酸度

weixin_39872334·2025-07-04 07:13

要完成使用MLflow比较模型运行、选择模型并将其部署到REST API的教程

exportMLFLOW_TRACKING_URI=your-organization's-MLflow-server-url加载数据和预处理读取数据集：使用pandas读取包含数据集的CSV文件。

大霸王龙·2025-07-04 07:42

[Mac] Homebrew安装与配置小白教程

安装目录前言要求篇下载篇下载安装脚本使用安装脚本安装配置篇检查是否成功安装debug篇如果下载安装脚本的命令没有成功运行如果没用?

无影无踪的青蛙·2025-07-04 05:00

调试 WebView 接口时间戳签名问题：一次精细化排查和修复过程

我们可以通过使用WebDebugX来进行远程网页调试，可以在

·2025-07-04 04:58

Android Profiler 丢帧分析教程及案例

结合权威技术文档与优化经验（2025年更新）：一、Profiler丢帧分析核心流程环境配置与数据抓取‌bashCopyCode启用GPU渲染分析（开发者选项）adbshellsettingsputglobalgpu_debug_layers1adbshellsettingsputglobalgpu_debug_ap

summerkissyou1987·2025-07-04 02:46

家用充电桩远程监控安全管理系统解决方案

本方案旨在通过先进的物联网技术、云计算、大数据分析以及人工智能等科技手段，构建一个集实时监测、异常预警、故障诊断、数据统计、远程控制于一体的智能化平台，确保充电桩的安全运行及用户充电

蓝蜂物联网·2025-07-04 02:14

多模态AI Agent技术栈解析：视觉-语言-决策融合的算法原理与实践

每一次编译都是新的征程，每一个bug都是未解的谜题。让我们携手，在0和1的星河中，书写属于开发者的浪漫诗篇。目录编辑多模态AIAgent技术栈解析：视觉-语言-决策融合的算

·2025-07-04 02:44

TypeScript基本类型

一、前言TypeScript是JavaScript的一个超集，它通过添加静态类型系统帮助开发者写出更健壮、可维护性更强的代码。而理解TypeScript的基本类型是学习TypeScript的第一步。

·2025-07-04 02:43

服务器异常宕机或重启导致 RabbitMQ 启动失败问题分析与解决方案

深度故障诊断与解决方案1.权限配置不当故障2.端口占用故障3.数据目录残留故障二、故障类型对比与诊断矩阵三、完整恢复流程（10步法）四、风险规避与最佳实践️数据保护策略预防性配置五、高级故障排除技巧诊断工具集容器特有故障处理容器维护命令速查主机与容器方案对比总结

代码怪兽大作战·2025-07-04 01:39

BAAI/BGE-VL多模态模型部署、原理、代码详解（实现图像文本混合检索），包含BEG-VL多模态模型的本地部署详细步骤及代码原理解析

多模态模型的本地部署详细步骤及代码原理解析文章目录前言一、模型下载二、计算流程解析1.BGE-VL-base/Large2.BGE-VL-MLLM-s1/s2三、总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：包含四个模型及数据集，

令令小宁·2025-07-04 01:09

解锁数据潜能——亮数据Web数据集，精准、全面、即时

解锁数据潜能——亮数据Web数据集，精准、全面、即时在数据驱动的时代，获取高质量的网络数据成为许多企业与研究机构的核心需求。

程序猿追·2025-07-04 00:29

利用人名语言分类案例演示RNN、LSTM和GRU的区别（基于PyTorch）

文章目录一、程序结构1.1程序整体结构1.2各模块功能关系流程图二、数据预处理模块详解2.1定义字符集和语言类别2.2读取数据2.3人名转换为one-hot编码张量2.4自定义数据集类2.5数据加载器三

.30-06Springfield·2025-07-04 00:29

YOLOv8 轴承缺陷检测使用YOLOv8进行训练、评估和可视化预测结果包含1440张图片的轴承缺陷检测数据集 YOLO格式或XML格式

轴承缺陷检测4类1440张names:[‘aocao’,‘aoxian’,‘cashang’,‘huahen’]名称：：[‘凹槽’，‘凹陷’,‘卡伤’,‘划痕’]共1440张，8:1:1比例划分train：1152张，val：144张，test：144张标注文件为YOLO适用的txt格式或xml格式。可以直接用于模型训练。YOLOv8轴承缺陷检测importosimporttorchfromIPy

OICQQ67658008·2025-07-03 23:59

Flask实现MTV分层

每个版本的路径可能不同，但结构大体一样步骤1.简化入口文件run.pyfromflaskdemoimportappapp.run(host="127.0.0.1",port=80)2.配置文件config.pyDEBUG

不会吃萝卜的兔子·2025-07-03 23:28

企业如何通过YashanDB实现数据的实时同步与备份？

YashanDB的部署架构YashanDB支持三种部署形态：单机部署、共享集

·2025-07-03 23:42

谷歌正式推出 Gemini 2.5 系列模型，使 AI 推理性能提升30%。

上下文能力‌：支持100万token输入（计划扩展至200万），可解析代码库、大型数据集及混合媒体内容。‌应用场景‌：需深度

我的学校你进不来·2025-07-03 22:48

软件测试面试怎么提升通过率？

倍技术组合：列出"Selenium+Python+Jenkins"这种工具链项目亮点：每个项目用1个具体成果，如"自动化覆盖率达70%"面试篇-5个必杀技测试思维：回答时按"功能-性能-安全-兼容性"分层说Bug

·2025-07-03 21:43

Android 关闭SE权限后编译user版本无法开机，开机直接进入FastBoot模式

问题描述：debug版本可以正常开机，user版本无法正常开机，进入fastboot模式出现原因：关闭了SE权限即system\core\init\selinux.cppboolIsEnforcing(

顾北川_野·2025-07-03 20:09

OpenBayes 一周速览丨OmniGen2「双轨架构」实现文本/图像分工协作，效果直逼GPT-4O

公共资源速递4个公共数据集：ReasonMed医学推理数据集Miriad-5.8M医学问答数据集WebClick网页理解基准数据集OCRBench文本识别基准数据集2个公共模型：MiniCPM4-8BKimi-Dev

·2025-07-03 19:37

MyBatis架构原理解析：核心对象与执行流程深度剖析

开发者直接编写SQLMyBatis核心引擎自动参数绑定结果集映射事务管理JDBC本文将深入剖析MyBatis的架构核心

·2025-07-03 19:26

基于人体骨架动作识别的神经信息处理技术（2 相关工作-2.4提高信号质量）

我们根据文献的功能将文献分为四类，包括1)数据集，2)提取空间特征，3)捕获时间模式，4)提高信号质量。对于每个组件，我们将其进一步分解为细分区域。

路由跳变·2025-07-03 18:21

用sklearn库中的算法对数据集进行训练和auc评估（个人学习笔记）

题目：运用已给数据集进行模型训练，使用逻辑回归、决策树、随机森林和AdaBoost几个算法进行训练，并打印各个算法训练后的auc评价指标。

ZD困困困·2025-07-03 17:16

学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split 函数深度解析

学习笔记(29):训练集与测试集划分详解：train_test_split函数深度解析一、为什么需要划分训练集和测试集？

宁儿数据安全·2025-07-03 17:42

Step-by-Step Diffusion&Flow Model Notes

例如，假设我们有一组狗的图像训练集，这些图像来自某个潜在分布pdogp_{\text{dog}}pdog，我

克斯维尔的明天_·2025-07-03 16:31

利用ADB实现PC与Android设备的通信与数据交互

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文详细介绍了如何使用AndroidDebugBridge（ADB）实现PC与Android终端的通信，特别是通过Java编程语言的应用。

虾仁芝麻卷·2025-07-03 15:59

uni-app 多端开发中 AI 的集成与适配：一次开发，智能多端运行

然而，小程序、APP、Web等不同端的运行环境差异显著，如何实现AI功能的统一集成与高效适配成为开发难点。本文将系统讲解在uni-app框架中集成AI能力的完整方案，涵盖跨

欧阳天羲·2025-07-03 15:58

SeaTunnel 社区月报（5-6 月）：全新功能上线、Bug 大扫除、Merge 之星是谁？

在5月和6月，SeaTunnel社区迎来了一轮密集更新：2.3.11正式发布，新增对Databend、Elasticsearch向量、HTTP批量写入、ClickHouse多表写入等多个连接器能力，全面提升了数据同步灵活性。同时，近100个修复与优化PR合入，涵盖Spark引擎并行性修复、Paimon精度兼容性增强、Mongo-CDCExactlyOnce默认值优化、OracleDDL类型支持补全

SeaTunnel·2025-07-03 13:48

目标检测数据集——交通信号灯红绿灯检测数据集

这是专门针对交通信号灯（尤其是红绿灯）检测的数据集，旨

·2025-07-03 12:09

基于深度学习的草莓成熟度检测系统：YOLOv5 + UI界面 + 数据集

引言随着农业科技的发展，智能化的农业生产方式正逐步替代传统农业。果实的成熟度检测对于农业生产的管理至关重要，尤其是在果蔬的采摘、分拣和运输过程中。草莓作为一种广泛种植且受消费者喜爱的水果，其成熟度检测一直是农业智能化的重要研究方向。传统的草莓成熟度检测方法大多依赖人工经验，劳动强度大且容易出现误差，因此，基于计算机视觉和深度学习的草莓成熟度自动检测系统成为了一种理想选择。深度学习技术，尤其是卷积神

YOLO实战营·2025-07-03 12:38

Ubuntu——Todesk连接与Docker安装使用

a.sudosystemctlstoptodeskd.service；sudorm-r/opt/todesk/config/todeskd.conf；sudosystemctlstarttodeskd.serviceb.确保CPU支持avx2指令集：

妫以明·2025-07-03 12:02

Python内置模块之asyncio详细功能介绍及示例

主要方法及功能1.事件循环管理asyncio.run(coro,*,debug=False)-运行异步程序的主入口asyncio.get_event_loop()-获取当前事件循环asyncio.set

·2025-07-03 10:19

微调 || RAG，项目落地怎么选？LLM应用选型指南，适用场景全解析

基本定义微调：是指利用更小、更具针对性的数据集对经过预先训练的大语言模型进一步训练的过程。在这个过程中，模型基于新数据集修改权重和参数，学习特定于任务的模式，同时保留来自最初预训练模型的知识。

认知超载·2025-07-03 08:36

Python Day58

Task：1.时序建模的流程2.时序任务经典单变量数据集3.ARIMA（p，d，q）模型实战4.SARIMA摘要图的理解5.处理不平稳的2种差分a.n阶差分—处理趋势b.季节性差分—处理季节性建立一个ARIMA

别勉.·2025-07-03 07:28

Python Day44

Task：1.预训练的概念2.常见的分类预训练模型3.图像预训练模型的发展史4.预训练的策略5.预训练代码实战：resnet181.预训练的概念预训练（Pre-training）是指在大规模数据集上，先训练模型以学习通用的特征表示

别勉.·2025-07-03 07:57

给pycharm配置conda环境无响应...如何解决？

本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏，主要记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！

bug菌¹·2025-07-03 05:15

产品背景知识——在线推理和离线推理

离线推理（批量推理）数据特点：处理历史累积的大规模数据集（如TB级日志、数

爱吃芝麻汤圆·2025-07-03 04:12

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